R : 행렬에 ave()를 적용하는 간단한 방법이 있습니까?

Question

죄송합니다. 이것은 사소한 것처럼 보이지만 잠시 인터넷을 검색 한 후에 해결할 수 없습니다.

필자는 행렬과 관련된 요소 벡터를 가지고 있습니다. 목표는 모든 요소에 대해 개별적으로 rowMeans를 가져 와서 원래의 행렬 구조를 유지하는 것입니다. 그래서 아마 ave()와 같은 것이지만 2 차원 배열에서 작업 할 것입니다.

(mat <- rbind(1:5,6:10,11:15)) 
    [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] 
[1,] 1 2 3 4 5 
[2,] 6 7 8 9 10 
[3,] 11 12 13 14 15 

groups <- c(1,1,1,2,2) 

mat[,groups==1] <- rowMeans(mat[,groups==1]) # I am asking about this part 
mat[,groups==2] <- rowMeans(mat[,groups==2]) # ... 

mat 
    [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] 
[1,] 2 2 2 4.5 4.5 
[2,] 7 7 7 9.5 9.5 
[3,] 12 12 12 14.5 14.5 

실제로이 행렬 행 (적은 열)의 수백만 것 :

는 여기에 원유 데모입니다. 행 단위로 작동하는 솔루션이 너무 느릴 수 있습니다.

내 기능을 작성하는 중입니다. 그러나 이것은 쉬운 한 줄짜리 해결책이있는 것 같습니다.

ave(m, row(m)) 

그게 당신이 제공하시기 바랍니다하지 것입니다 경우 m 당신의 행렬이다

Answer 1

:

2) 업데이트 된 질문에 대해이 시도

mat.list <- Map(matrix, split(mat, groups[col(mat)]), nrow = nrow(mat)) 
mean.list <- Map(rowMeans, mat.list) 
do.call(cbind, mean.list[groups]) 

를 이상 속도 :

idx.list <- split(seq_len(ncol(mat)), groups) 
get.cols <- function(mat, idx) mat[, idx, drop = FALSE] 
mat.list <- lapply(idx.list, get.cols, mat = mat) 
mean.list <- lapply(mat.list, rowMeans) 
do.call(cbind, mean.list[groups]) 

Answer 2

1) 해당 행의 평균이 각 행의 모든 ​​요소를 ​​대체 할 것으로 가정하면,이 시도 입력과 desried 출력을 포함한 완전한 예제.

t(ave(t(m), group, t(row(m)))) 

하거나 상응하는 변화 :이 같은 어쩌면

ave(m, matrix(group, nrow(m), ncol(m), byrow = TRUE), row(m)) 

Answer 3

rowGroupMeans와 같은 최적화 된 함수가 있으면 좋겠지 만, 그런 것은 알지 못합니다.

means <- rowsum(t(mat), groups)/tabulate(groups) 
t(means)[, groups] 

     1 1 1 2 2 
[1,] 2 2 2 4.5 4.5 
[2,] 7 7 7 9.5 9.5 
[3,] 12 12 12 14.5 14.5 

이 더 큰 문제, 예를 들어,에 아주 잘 확장 다음과 같이

내 솔루션, rowsum를 사용하는 것입니다

mat <- matrix(1:100e6, ncol = 100) 
groups <- rep(1:10, each = 10) 

## Map solution 
for (i in 1:3){ 
    print(system.time({ 
     mat.list <- Map(matrix, split(mat, groups[col(mat)]), nrow = nrow(mat)) 
     mean.list <- Map(rowMeans, mat.list) 
     ans1 <- do.call(cbind, mean.list[groups]) 
    })) 
} 

    user system elapsed 
    8.20 1.26 9.66 
    user system elapsed 
    11.84 1.94 13.90 
    user system elapsed 
    10.70 1.89 12.79 

## rowsum solution 
for (i in 1:3){ 
    print(system.time({ 
     means <- rowsum(t(mat), groups)/tabulate(groups) 
     ans2 <- t(means)[,groups] 
    })) 
} 

    user system elapsed 
    1.56 0.22 1.78 
    user system elapsed 
    1.48 0.27 1.74 
    user system elapsed 
    1.57 0.14 1.72 

은 이미 ave 솔루션은 확장 성이 좋지 않습니다주의 -이에 대한 타이밍을 실행하려고 할 때 내 R 세션이 추락했다.